Các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu:
H1: yếu tố “hiệu quả mong đợi” có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp. Hồ Chí Minh.
H2: yếu tố “tính dễ sử dụng mong đợi” có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp. Hồ Chí Minh. H3: yếu tố “ảnh hưởng xã hội” có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp. Hồ Chí Minh.
H4: yếu tố “điều kiện hỗ trợ” có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp. Hồ Chí Minh.
H5: yếu tố “sự lo lắng” có ảnh hưởng ngược chiều đến ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp. Hồ Chí Minh.
H6: yếu tố “nhận thức rủi ro” có ảnh hưởng ngược chiều đến ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp. Hồ Chí Minh.
Kết luận chương 2
Trong chương 2, tác giả đã giới thiệu các mơ hình và các bài nghiên cứu tham khảo, tác giả đã vận dụng mơ hình chấp nhận và sử dụng cơng nghệ cùng với thuyết nhận thức rủi ro để hình thành nên mơ hình nghiên cứu cho đề tài.
Tiếp theo chương 3, tác giả sẽ trình bày thiết kế nghiên cứu và một số điều chỉnh thang đo cho mơ hình sau khi tiến hành nghiên cứu định tính.
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 3.1 Quy trình nghiên cứu 3.1 Quy trình nghiên cứu
3.2 Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu được tiến hành qua 2 giai đoạn là giai đoạn nghiên cứu sơ bộ và giai đoạn nghiên cứu chính thức để đảm bảo tính khoa học. Cụ thể:
- Giai đoạn 1: Nghiên cứu sơ bộ định tính
Để thực hiện nghiên cứu sơ bộ, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính. Nghiên cứu định tính được thông qua phương pháp thảo luận tay đôi nhằm điều chỉnh, bổ sung và phát hiện các biến trong mơ hình nghiên cứu, từ đó xây dựng bảng câu hỏi nháp. Kết quả có được từ bước nghiên cứu định tính này sẽ được sử dụng cho nghiên cứu định lượng chính thức ở giai đoạn tiếp theo.
- Giai đoạn 2: Nghiên cứu chính thức
Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua kĩ thuật phỏng vấn bằng bảng câu hỏi chi tiết. Từ dữ liệu thu thập được, tác giả sử dụng phần mềm SPSS để kiểm tra độ tin cậy của thang đo thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, xây dựng hàm hồi quy đa biến và kiểm định mơ hình lý thuyết đề xuất.
3.3 Nghiên cứu sơ bộ định tính 3.3.1 Thảo luận tay đơi 3.3.1 Thảo luận tay đôi
Tác giả tiến hành thảo luận tay đôi sau khi xây dựng được các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu nhằm điều chỉnh, bổ sung và phát hiện các yếu tố mới. Tác giả tiến hành 10 cuộc thảo luận tay đôi với 10 người đang làm việc trong lĩnh vực bán vé xe trực tuyến, marketing trực tuyến và một số khách hàng đã mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến.
Tác giả đã thiết kế bảng câu hỏi phỏng vấn để tiến hành thảo luận, kết quả cuộc thảo luận là cơ sở để tác giả điều chỉnh mơ hình nghiên cứu.
3.3.2 Kết quả nghiên cứu định tính
Sau khi tiến hành thảo luận tay đơi, năm yếu tố bao gồm “ Hiệu quả mong đợi”, “Tính dễ sử dụng mong đợi”, “Ảnh hưởng của xã hội”, “Điều kiện hỗ trợ”, “Nhận thức rủi ro” được các thành viên tham gia thảo luận đồng ý có ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến còn yếu tố “Sự lo lắng” chỉ nhận được 3/10 thành viên đồng ý, bên cạnh đó các thành viên cũng có một số đóng góp nhằm điều chỉnh lại thang đo của các yếu tố cụ thể như sau:
Đối với yếu tố “Hiệu quả mong đợi”, đề xuất thêm biến “có thể so sánh giá giữa các hãng xe khi mua vé tại các trang bán vé xe trực tuyến”.
Đối với các yếu tố “Ảnh hưởng xã hội”, “Tính dễ sử dụng mong đợi”, “Điều kiện hỗ trợ”, các thành viên đồng ý với các biến quan sát đưa ra.
Đối với yếu tố “Sự lo lắng”, chỉ có 3/10 thành viên đồng ý yếu tố này có ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến. Một số ý kiến cho rằng yếu tố này tương đồng với yếu tố “Nhận thức rủi ro”, khi đưa vào là không cần thiết. Đối với yếu tố “Nhận thức rủi ro”, các thành viên đồng ý với các biến quan sát đề xuất và có bổ sung thêm các biến sau đây: không nhận được vé, nhà xe không chấp nhận vé điện tử mua tại các trang bán vé xe trực tuyến, các trang bán vé xe trực tuyến cung cấp thiếu nhà xe và lo sợ sẽ khó thay đổi thơng tin vé đã mua (đổi tên hành khách, đổi chuyến,…)
3.3.3 Điều chỉnh thang đo
Từ kết quả của bước thảo luận tay đôi, tác giả đồng ý loại bỏ yếu tố “ Sự lo lắng” vì nhận thấy có sự tương đồng với biến “Nhận thức rủi ro”, đồng thời tác giả chấp nhận thêm các biến quan sát mà các thành viên thảo luận đề xuất, từ đây tác giả hình thành thang đo nháp gồm 28 câu hỏi đại diện cho 28 biến quan sát. Các câu hỏi được xây dựng dựa trên thang đo Likert từ 1 là hồn tồn khơng đồng ý đến 5 là hoàn toàn đồng ý. Cụ thể của thang đo như sau:
Thang đo “Hiệu quả mong đợi”
Kí hiệu Biến quan sát
HQ1 Theo Anh/chị việc mua vé xe tại các trang bán vé trực tuyến là rất hữu ích HQ2 Mua vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến giúp Anh/chị tiết kiệm được
thời gian
HQ3 Mua vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến giúp Anh/chị mua vé dễ dàng hơn
HQ4 Khi mua vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến Anh/chị có thể so sánh giá giữa các hãng xe
HQ5 Khi mua vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến Anh/chị sẽ nhận được nhiều lợi ích.
Thang đo “Tính dễ sử dụng mong đợi”
Kí hiệu Biến quan sát
SD1 Theo Anh/chị việc mua vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến là rất đơn giản
SD2 Anh/chị dễ dàng có đủ kỹ năng để mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
SD3 Khơng có khó khăn gì để Anh/chị tìm được trang bán vé xe trực tuyến trên internet để sử dụng
SD4 Theo Anh/chị việc tìm hiểu cách mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến là rất dễ
Thang đo “Ảnh hưởng của xã hội”
Kí hiệu Biến quan sát
XH1 Những người xung quanh khuyên Anh/chị nên mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
XH2 Người thân khuyên Anh/chị nên mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
XH3 Các doanh nghiệp bán vé xe trực tuyến nói khách hàng sẽ nhận được nhiều lợi ích khi mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
XH4 Anh/chị sẽ nhận được nhiều hỗ trợ khi mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
Thang đo “Điều kiện hỗ trợ”
Kí hiệu Biến quan sát
ĐK1 Anh/chị có internet và các thiết bị sử dụng internet để có thể mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
ĐK2 Anh/chị có kiến thức cần thiết để mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
ĐK3 Mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến cũng giống như mua vé xe trên các trang thương mại điện tử khác
ĐK4 Sẽ có nhân viên của các trang bán vé xe trực tuyến hỗ trợ Anh/chị khi Anh/chị gặp khó khăn khi mua vé
Thang đo “Nhận thức rủi ro”
Kí hiệu Biến quan sát
RR1 Khi mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến Anh/chị có thể nhận vé không đúng yêu cầu
RR2 Khi mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến Anh/chị có thể khơng nhận được vé
RR3 Anh/ chị sợ nhà xe không chấp nhận vé xe mua tại các trang bán vé xe trực tuyến
RR4 Khi mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến thông tin cá nhân (email, số điện thoại) của Anh/chị có thể bị lộ
RR5 Khi mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến thơng tin thẻ tín dụng của Anh/chị có thể bị lộ
RR6 Anh/chị thấy các trang bán vé xe trực tuyến cung cấp thiếu thông tin nhà xe
RR7 Anh/chị thấy thiếu thông tin các doanh nghiệp điều hành các trang bán vé xe trực tuyến
RR8 Anh/chị e ngại sẽ khó thay đổi thơng tin vé xe đã mua (đổi tên hành khách, đổi chuyến,…)
Thang đo “Ý định mua lại”
Kí hiệu Biến quan sát
YD1 Anh/chị có dự định mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến trong thời gian tới
YD2 Anh/chị có khả năng sẽ mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến trong thời gian tới
YD3 Anh/chị có kế hoạch mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến trong thời gian tới
3.3.4 Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh như sau:
Hình 3.2. Mơ hình nghiên cứu chính thức 3.4 Nghiên cứu định lượng
3.4.1 Mục tiêu
Từ mơ hình nghiên cứu đã được điều chỉnh sau nghiên cứu định tính, tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng nhằm đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố đến ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp. Hồ Chí Minh.
3.4.2 Phương pháp
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra, tác giả sử dụng các phương pháp sau: - Thống kê mô tả: nhằm mô tả đặc điểm của đối tượng phỏng vấn.
- Phân tích độ tin cậy: nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo để loại các biến khơng phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item – correlation ) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Theo nhiều nhà nghiên cứu, Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên là thang đo lường tốt. Tuy nhiên, Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc bổ sung rằng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu thì có thể chấp nhận được Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến phải nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 24).
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của biến ban đầu.
Tác giả sử dụng phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố. Sau đó, tiến hành xem xét các chỉ số sau:
+ Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ số thể hiện sự tương quan giữa các biến và nhân tố, hệ số này cho biết sự liên hệ chặt chẽ giữa các biến với nhau. Hệ số này phải thỏa điều kiện lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
+ Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) thỏa điều kiện 0,5≤ KMO≤ 1 để đảm bảo phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
+ Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết Ho là tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig<0,05) thì bác bỏ giả thuyết Ho, tức là các biến quan sát có tương quan với nhau. Điều này chứng tỏ dữ liệu thích hợp để phân tích nhân tố. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
+ Điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) phải lớn hơn 1 để chứng tỏ nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt (Gerbing và Anderson, 1998).
+ Thang đo được chấp nhận với tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%. + Ngoài ra khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
- Phân tích hồi quy đa biến:
+ Phân tích tương quan: nhằm kiểm tra mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
+ Phân tích hồi quy tuyến tính: tác giả sử dụng phương pháp Enter (phương pháp đưa cùng lúc tất cả các biến vào để phân tích). Các bước cụ thể như sau:
++ Đại lượng thống kê Durbin-Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4, nếu các phần dư khơng có tương quan, giá trị d sẽ gần bằng 2.
++ Kiểm định F nhằm kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
++ Hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance inflation factor) dùng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến (có mối tương quan giữa các biến độc lập hay không). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến phụ thuộc trong mơ hình (Hair và đồng tác giả, 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497).
++ Độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội được đánh giá bằng hệ số R2
hiệu chỉnh.
- Kiểm định sự khác biệt
Sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) nhằm kiểm định giả thiết các tổng thể nhóm (tổng thể bộ phận) có trị trung bình bằng nhau.
3.5 Phương pháp chọn mẫu và thiết kế mẫu 3.5.1 Phương pháp chọn mẫu 3.5.1 Phương pháp chọn mẫu
Đối tượng khảo sát là những khách hàng đã từng mua vé tại các trang bán vé xe trực tuyến.
Tác giả quyết định chọn mẫu được theo phương pháp thuận tiện, phi xác suất từ các thành viên của fanpage pasoto.com, vexere.com, một số nhân viên văn phòng và sinh viên trong địa bàn Tp.Hồ Chí Minh.
3.5.2 Thiết kế mẫu
Nghiên cứu này bao gồm 28 biến, trong đó có 3 biến phụ thuộc và 25 biến độc lập. Theo Hair, Black, Babin và Anderson (2010), theo quy tắc thơng thường, kích thước mẫu phải bằng hoặc lớn hơn 100 và mẫu nhỏ nhất phải có tỷ lệ mong muốn là 5 quan sát cho mỗi biến.
n > 100 mẫu và n=5k (k là số lượng các biến).
Bảng câu hỏi trong đề tài này có 28 biến. Vì thế, kích thước mẫu tối thiểu là : n = 5*28 = 140
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), là thơng thường thì số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố EFA. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc,2005, trang 263).
Theo Tabachnick và Fidell (2007) cỡ mẫu dùng cho phân tích hồi quy được xác định: n >= 50 + 5m (m là số biến độc lập).
Trên cơ sở đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với kích cỡ mẫu tối thiểu là 140 Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tiếp và khảo sát trực tuyến khách hàng qua công cụ Google Docs. Để đạt được kích cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu, tác giả đã phát ra 200 bảng câu hỏi.
Bảng câu hỏi bao gồm 28 phát biểu, trong đó có 25 phát biểu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng, 3 phát biểu về ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng. Mỗi phát biểu được đo lường dựa trên thang đo Likert gồm 5 điểm. Ngồi ra, cịn có câu hỏi gạn lọc để xem đối tượng khảo sát đã từng mua vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến chưa và đối tượng khách hàng có thuộc khu